4.Python人工智慧整合開發(主修):巨匠電腦

課程資訊

開課日期

2025-08-19

學習時程

66小時

上課時間

週二,週四

上課時段

晚上

適用對象

◆具備 Python 程式基礎和相關套件應用能力的學員
◆對人工智能領域有濃厚興趣並希望深入學習的學員
◆渴望提升解決實際問題能力並在人工智能相關行業發展的學員

課程特色

『四階完整學習獲取AI職能力』

『跟上AI時代你需要具備的職能』
──當前職場需要的AI技術，主要分成「自然語言處理、知識表現、自動推理、機器學習、電腦視覺/語音辨識技術、機器人技術」，完整系列學程結訓可獲得程式語言、資料來源處理、資料科學、資料視覺化、機器學習、深度學習、強化學習、影像辨識與自然語言處理的職能，學習完幾可囊括當前職場所需AI技術。

『課程中以實作累積專案經驗』
──完整系列課程中有多次實作機會，囊括主題含資料分析與視覺化、監督式學習、非監督式學習、NLP、CNN、訓練與預測及人臉辨識，多個專題實作確認學員進度與加深課程熟悉度。

詳細內容

學習目標： ◆本課程著重深度學習與強化學習延伸,承接先前課程所學之應用，從資料整理、雲端服務使用，到自然語言處理，製作專屬的問答系統。 ◆影像與文本、互動回饋、生成仿製擬定等專題開發。 ◆從現有資料訓練、或以 OpenAI 提供服務為基礎進行 Fine-Tuning (微調)的AI模型訓練，並以專題實作有效提升學員實戰經驗。課程內容： ◆圖像基本處理與環境架構 ◆強化學習概論與馬爾可夫模型 ◆蒙地卡羅方法與時序差分學習 ◆深度強化學習與文本仿製 ◆強化學習演算法：Policy Gradient與Actor-Critic ◆大型語言模型架構運用 ◆影像辨識技巧應用：影像各式處理與檢測、神經網路訓練 ◆人臉辨識、偵測、標記、訓練、預測等討論與實作 ◆Tensorflow.js：以 JavaScript 在瀏覽器中使用機器學習 ◆文件式資料庫瞭解與應用 ◆圖像處理後辨識專題製作 ◆文本處理後分析專題製作習得技能： ◆文本與語言分析 (分析關鍵字 / 生成文本) ◆圖像與影片分析 (肺炎X光片) ◆人臉辨識 (門禁系統) ◆大型語言模型操作使用 ◆LineBot (客服機器人) ◆運動偵測與訓練評估 (復健動作評估)